本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)性感知的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航(Networked Navigation)是當(dāng)前無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、無線局域網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的廣泛部署,以及配置各類感知單元的智能移動(dòng)設(shè)備的快速普及,導(dǎo)航服務(wù)逐漸從室外衛(wèi)星導(dǎo)航延伸至各類動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的“最后一英里”,例如災(zāi)難救援、資產(chǎn)管理、戰(zhàn)場(chǎng)集結(jié)和商務(wù)導(dǎo)引。當(dāng)前,研究人員對(duì)室內(nèi)定位和射頻追蹤技術(shù)開展了大量富有創(chuàng)見的工作,然而這些工作過度依賴領(lǐng)域知識(shí)(信標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置、信號(hào)強(qiáng)度-距離模型、室內(nèi)平面圖、射頻指紋等),嚴(yán)重降低導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、可靠性和可擴(kuò)展性。論文針對(duì)四個(gè)影響網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航方法性能的主要因素(鏈路狀態(tài)動(dòng)態(tài)性、應(yīng)急區(qū)域動(dòng)態(tài)性、人群行為動(dòng)態(tài)性和路圖生成動(dòng)態(tài)性),深入研究無線傳感器網(wǎng)和無線局域網(wǎng)兩類環(huán)境下基于動(dòng)態(tài)性感知的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航方法。根據(jù)動(dòng)態(tài)性感知的目的,論文展開四個(gè)方面的研究:網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分發(fā)可靠性、生成路徑可達(dá)性、移動(dòng)人群可識(shí)別性、導(dǎo)航路圖可擴(kuò)展性,具體內(nèi)容簡(jiǎn)要描述如下:首先,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)鏈路動(dòng)態(tài)性,論文突破鏈路獨(dú)立性假設(shè)約束,提出基于協(xié)同確認(rèn)的輕量數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議。通過Telosb無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)多個(gè)相鄰鏈路在接收同一分組時(shí)存在顯著的鏈路相關(guān)性特征�；谠搶�(shí)驗(yàn)觀察,設(shè)計(jì)一個(gè)包含掛起、等待、發(fā)送和接收狀態(tài)的有限狀態(tài)機(jī)模型,用于調(diào)度傳感器節(jié)點(diǎn)的感知、計(jì)算和通信資源。通過對(duì)發(fā)送節(jié)點(diǎn)與其多個(gè)鄰居接收節(jié)點(diǎn)形成的相關(guān)鏈路的接收確認(rèn)概率的聯(lián)合估計(jì),論文提出的數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議降低整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分發(fā)的冗余重傳和覆蓋時(shí)延,同時(shí)提高數(shù)據(jù)分發(fā)可靠性。其次,針對(duì)應(yīng)急區(qū)域動(dòng)態(tài)性,論文提出一個(gè)基于路徑可達(dá)性度量的移動(dòng)振蕩緩解方法。已有工作大多關(guān)注應(yīng)急區(qū)域?qū)?dǎo)航路徑的瞬時(shí)影響,并采用被動(dòng)響應(yīng)方式重新計(jì)算路徑,但這類方法缺乏對(duì)應(yīng)急區(qū)域動(dòng)態(tài)性的主動(dòng)估計(jì),導(dǎo)航用戶在局部來回移動(dòng),造成振蕩移動(dòng)。論文提出將應(yīng)急區(qū)域時(shí)空動(dòng)態(tài)特征感知轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)局部拓?fù)渥兓兄?提出一個(gè)基于虛擬三角構(gòu)造的路徑可達(dá)性度量模型�；谠撃Ｐ�,論文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于路徑可達(dá)性度量模型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航協(xié)議,該協(xié)議有效提高全局導(dǎo)航成功率。再次,針對(duì)人群移動(dòng)行為的動(dòng)態(tài)性,將網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航環(huán)境從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到部署更為廣泛的無線局域網(wǎng),考慮個(gè)體移動(dòng)行為與最近鄰群體的識(shí)別問題,從而為有效的人群協(xié)同導(dǎo)航提供決策依據(jù)。論文提出一個(gè)基于加速計(jì)采樣統(tǒng)計(jì)的個(gè)體行為分類模型,并應(yīng)用該模型實(shí)現(xiàn)人群的移動(dòng)行為判別�；谡撐奶岢龅亩嘈袨閷W(xué)習(xí)模型,導(dǎo)航系統(tǒng)可依次識(shí)別不同移動(dòng)行為(例如靜止、步行、跑步等);然后將群體移動(dòng)性的判別問題轉(zhuǎn)化為個(gè)體的近鄰發(fā)現(xiàn)問題,利用低功耗傳感器完成移動(dòng)用戶的位置感知,通過對(duì)個(gè)體行為相似度、背景相似度和時(shí)空相似的主成分分析實(shí)現(xiàn)對(duì)群體移動(dòng)特征的識(shí)別。最后,針對(duì)導(dǎo)航路圖動(dòng)態(tài)性,論文提出無路圖輸入條件下基于反向軌跡映射的導(dǎo)航方法。該方法通過移動(dòng)特征和空間結(jié)構(gòu)約束定義移動(dòng)軌跡樞紐點(diǎn),利用樞紐點(diǎn)將航位推算得到的所有參與用戶的采樣軌跡形成離散路段集合。然后,引入概率圖模型--Bayes樹完成路段組接形成邏輯路圖。通過對(duì)邏輯路圖的推理和消除操作,完成邏輯路圖向物理空間的自增映射,從而實(shí)現(xiàn)由目的地到導(dǎo)航用戶的導(dǎo)航路徑和室內(nèi)平面圖并行反向生成。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航 導(dǎo)航路徑 振蕩移動(dòng) 人群識(shí)別 射頻指紋 室內(nèi)平面圖 無線傳感網(wǎng) 無線局域網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第1章 緒論13-27
• 1.1 網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究的意義13-15
• 1.2 網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究的現(xiàn)狀15-22
• 1.2.1 基于拓?fù)涮崛〉木W(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究17-18
• 1.2.2 基于模型測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究18-19
• 1.2.3 基于指紋匹配的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究19-21
• 1.2.4 基于社交信息的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究21-22
• 1.3 網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究存在的問題22-23
• 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容23-25
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)25-27
• 第2章 基于鏈路相關(guān)性估計(jì)的數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議27-47
• 2.1 引言27-28
• 2.2 預(yù)備知識(shí)28-30
• 2.2.1 信道資源分配28
• 2.2.2 數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議28-30
• 2.3 基于協(xié)同確認(rèn)的數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議30-39
• 2.3.1 鏈路相關(guān)性實(shí)驗(yàn)30-32
• 2.3.2 協(xié)同確認(rèn)狀態(tài)機(jī)32-36
• 2.3.3 導(dǎo)航數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議36-38
• 2.3.4 討論38-39
• 2.4 性能評(píng)價(jià)39-44
• 2.4.1 性能指標(biāo)39
• 2.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)39-43
• 2.4.3 室內(nèi)測(cè)試床實(shí)驗(yàn)43-44
• 2.5 本章小結(jié)44-47
• 第3章 基于移動(dòng)振蕩緩解傳感器網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航協(xié)議47-67
• 3.1 引言47-48
• 3.2 移動(dòng)振蕩問題48-51
• 3.2.1 移動(dòng)振蕩48-50
• 3.2.2 移動(dòng)振蕩緩解50-51
• 3.3 移動(dòng)振蕩緩解的導(dǎo)航系統(tǒng)51-54
• 3.3.1 導(dǎo)航系統(tǒng)工作流51
• 3.3.2 系統(tǒng)初始化51-52
• 3.3.3 路標(biāo)選擇52-53
• 3.3.4 最小節(jié)點(diǎn)密度約束53-54
• 3.4 路徑可達(dá)性度量54-57
• 3.4.1 應(yīng)急區(qū)域移動(dòng)速度54
• 3.4.2 期望振蕩數(shù)54-57
• 3.5 導(dǎo)航協(xié)議設(shè)計(jì)57-60
• 3.5.1 路標(biāo)識(shí)別算法57
• 3.5.2 可達(dá)路徑生成算法57-58
• 3.5.3 路徑更新算法58-60
• 3.6 討論60
• 3.6.1 應(yīng)急狀態(tài)動(dòng)態(tài)性建模60
• 3.6.2 距離估計(jì)方法60
• 3.6.3 折返路由和移動(dòng)振蕩60
• 3.7 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)60-66
• 3.7.1 室內(nèi)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)61-63
• 3.7.2 室外系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)63-66
• 3.8 本章小結(jié)66-67
• 第4章 基于參與式感知的人群移動(dòng)行為識(shí)別模型67-87
• 4.1 引言67
• 4.2 預(yù)備知識(shí)67-69
• 4.2.1 參與式感知67-68
• 4.2.2 支持向量機(jī)68
• 4.2.3 主成分分析68-69
• 4.3 基于人群移動(dòng)行為識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航系統(tǒng)框架69-71
• 4.3.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)和原則70-71
• 4.3.2 感知單元選擇71
• 4.4 基于加速計(jì)的移動(dòng)行為特征分析71-77
• 4.4.1 加速計(jì)的統(tǒng)計(jì)特征71-73
• 4.4.2 靜態(tài)行為73-74
• 4.4.3 移動(dòng)行為74-77
• 4.5 個(gè)體移動(dòng)行為的分層識(shí)別方法77-78
• 4.6 人群移動(dòng)行為識(shí)別78-82
• 4.6.1 人群移動(dòng)特征提取79-81
• 4.6.2 最近鄰人群發(fā)現(xiàn)81-82
• 4.7 性能評(píng)價(jià)82-86
• 4.7.1 評(píng)價(jià)方法82-83
• 4.7.2 數(shù)據(jù)采集83
• 4.7.3 個(gè)體識(shí)別器性能83-85
• 4.7.4 人群識(shí)別器性能85-86
• 4.8 本章小結(jié)86-87
• 第5章 基于反向軌跡映射的并行路圖生成方法87-114
• 5.1 引言87-88
• 5.2 問題狀態(tài)88-94
• 5.2.1 射頻指紋的空間分辨90-92
• 5.2.2 慣導(dǎo)指紋的行為分辨92-94
• 5.3 基于路圖動(dòng)態(tài)性感知的滲透式導(dǎo)航思想94-96
• 5.3.1 潛在導(dǎo)航員發(fā)現(xiàn)過程94
• 5.3.2 反向軌跡映射過程94-95
• 5.3.3 滲透式導(dǎo)航過程95-96
• 5.4 基于反向軌跡映射的并行路圖生成方法96-107
• 5.4.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)96-97
• 5.4.2 指紋去噪97-98
• 5.4.3 樞紐點(diǎn)序列生成98-99
• 5.4.4 軌跡去噪99-104
• 5.4.5 基于邏輯路圖映射的滲透式導(dǎo)航104-106
• 5.4.6 討論106-107
• 5.5 性能評(píng)價(jià)107-113
• 5.5.1 數(shù)據(jù)采集107-108
• 5.5.2 比較方法108
• 5.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析108-113
• 5.6 本章小結(jié)113-114
• 結(jié)論114-116
• 參考文獻(xiàn)116-125
• 攻讀博士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果125-127
• 致謝127

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)性感知的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：387817